云南图2 梯度位错结构Al0.1CoCrFeNi高熵合金的力学性能。
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因此,区域2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。首先,电力根据SuperCon数据库中信息,对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度(Tc)进行建模。
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